java數(shù)據(jù)挖掘代碼 java實(shí)現(xiàn)挖礦

北大青鳥(niǎo)java培訓(xùn)：八個(gè)最佳的數(shù)據(jù)中心開(kāi)源挖掘工具？

數(shù)據(jù)挖掘，又稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括丘北網(wǎng)站建設(shè)、丘北網(wǎng)站制作、丘北網(wǎng)頁(yè)制作以及丘北網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，丘北網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到丘北省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ)：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟，是一個(gè)挖掘和分析大量數(shù)據(jù)并從中提取信息的過(guò)程。

其中一些應(yīng)用包括市場(chǎng)細(xì)分-如識(shí)別客戶從特定品牌購(gòu)買特定產(chǎn)品的特征，欺詐檢測(cè)-識(shí)別可能導(dǎo)致在線欺詐的交易模式等。

在本文中，貴陽(yáng)電腦培訓(xùn)整理了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的8個(gè)最佳開(kāi)源工具。

1、WekaWEKA作為一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合了大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分類，回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化。

2、RapidMinerRapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。

它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。

3、OrangeOrange是一個(gè)基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件套裝，它的功能即友好，又很強(qiáng)大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數(shù)據(jù)分析和可視化，基綁定了Python以進(jìn)行腳本開(kāi)發(fā)。

它包含了完整的一系列的組件以進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并提供了數(shù)據(jù)帳目，過(guò)渡，建模，模式評(píng)估和勘探的功能。

其由C++和Python開(kāi)發(fā)，它的圖形庫(kù)是由跨平臺(tái)的Qt框架開(kāi)發(fā)。

4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一個(gè)用戶友好，智能的，并有豐演的開(kāi)源的數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)勘探平臺(tái)。

5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向?qū)ο罂茖W(xué)數(shù)據(jù)分析框架。

Jython宏是用來(lái)展示一維和二維直方圖的數(shù)據(jù)。

該程序包括許多工具，可以用來(lái)和二維三維的科學(xué)圖形進(jìn)行互動(dòng)。

6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)開(kāi)發(fā)的一個(gè)全新的開(kāi)源項(xiàng)目，其主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可伸縮的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，供開(kāi)發(fā)人員在Apache在許可下免費(fèi)使用。

該項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)展到了它的最二個(gè)年頭，目前只有一個(gè)公共發(fā)行版。

Mahout包含許多實(shí)現(xiàn)，包括集群、分類、CP和進(jìn)化程序。

此外，通過(guò)使用ApacheHadoop庫(kù)，Mahout可以有效地?cái)U(kuò)展到云中。

7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用來(lái)聚類和找離群點(diǎn)。

ELKI是類似于weka的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，用java編寫(xiě)，有GUI圖形界面。

可以用來(lái)尋找離群點(diǎn)。

我是學(xué)Java的，想嘗試大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘，該怎么規(guī)劃學(xué)習(xí)

兩個(gè)工作內(nèi)容聯(lián)系不大，你是學(xué)習(xí)java的，我就主要介紹數(shù)據(jù)挖掘吧

數(shù)據(jù)挖掘是提取數(shù)據(jù)、建立模型分析數(shù)據(jù)、得出結(jié)果后與需求部門(mén)進(jìn)行溝通的一個(gè)職業(yè)。

舉個(gè)例子：銀行的事業(yè)部有很多潛在的貸款申請(qǐng)者，事業(yè)部向數(shù)據(jù)挖掘人員提出需求，希望能夠分析哪些申請(qǐng)者是優(yōu)質(zhì)放貸對(duì)象？

數(shù)據(jù)挖掘人員首先要充分理解事業(yè)部的需求，其次要從數(shù)據(jù)庫(kù)提取相關(guān)數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)的工作有些時(shí)候是由DBA來(lái)完成，好了，現(xiàn)在你得到了歷史數(shù)據(jù)，你的任務(wù)就是通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)建立模型，分析具備什么特征的申請(qǐng)者是有能力還貸、不拖欠的，然后用建立好的模型來(lái)預(yù)測(cè)我們剛剛得到的新的一批申請(qǐng)者。

再具體一點(diǎn)：例如，我們通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，年齡大于35歲，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申請(qǐng)者是理想的放貸對(duì)象，那么我們用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)限定新的申請(qǐng)者。

當(dāng)然我舉的例子，為了淺顯易懂，是非常簡(jiǎn)單的示意例子，實(shí)際情況要復(fù)雜得多，會(huì)涉及到個(gè)人的貸款歷史、信用評(píng)估、自然屬性、社會(huì)屬性、資產(chǎn)評(píng)估等情況——就是說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘人員是要通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)，整理出哪些是有用數(shù)據(jù)，再用這些有用的數(shù)據(jù)來(lái)分析其它部門(mén)的問(wèn)題，幫助他們解決問(wèn)題，或者為公司的發(fā)展提供數(shù)據(jù)依據(jù)

數(shù)據(jù)挖掘的上升方向是：數(shù)據(jù)挖掘——產(chǎn)品層——決策層

java是屬于開(kāi)發(fā)，比如開(kāi)發(fā)軟件、接口、應(yīng)用程序等，如果一個(gè)公司需要開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)挖掘軟件，那么則需要數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)+java開(kāi)發(fā)能力，只有在這種時(shí)候，才需要兩個(gè)都具備

但是一般自主開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)挖掘軟件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市場(chǎng)有很多現(xiàn)成的軟件，沒(méi)必要開(kāi)發(fā)。

如果你想從事數(shù)據(jù)挖掘，你必須具備：

數(shù)據(jù)挖掘模型、算法的數(shù)學(xué)知識(shí)以及一些數(shù)據(jù)分析軟件（SPSS、SAS、matlab、clementine）

一些數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的知識(shí)（oracle、mySQL）

了解市場(chǎng)、其它部門(mén)需求

當(dāng)然這些都是一點(diǎn)一滴積累起來(lái)的，沒(méi)必要一蹴而就，特別是對(duì)市場(chǎng)、行業(yè)的了解以及對(duì)公司其它部門(mén)的需求的理解非常重要，這決定了你能否從基礎(chǔ)的分析人員上升到產(chǎn)品層、決策層，都是要在實(shí)際的工作中積累起來(lái)的

至于放棄java什么的，我覺(jué)得真的不是放棄，因?yàn)槟憔邆淞薺ava的基礎(chǔ)，一定能派上用場(chǎng)，比如技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理（face book的扎克伯格和騰訊的馬化騰都是技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理），這種產(chǎn)品經(jīng)理能夠清晰的把握產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)過(guò)程，還有市場(chǎng)知識(shí)?？偨Y(jié)起來(lái)就是沒(méi)有什么東西會(huì)浪費(fèi)掉，你學(xué)的所有的東西都將在工作中派上用場(chǎng)，只是你遇到的情況不夠多不夠復(fù)雜而已

誰(shuí)有JAVA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘APRIORI算法的代碼？？急用！

要比較好的實(shí)現(xiàn)的話去WEKA源碼里面找，或者也有~

不過(guò)其實(shí)要把人家寫(xiě)的讀懂也挺煩的，Apriori是很基本的，Java也有很多好用的集合類，加把勁一天就能寫(xiě)個(gè)能用的出來(lái)~

數(shù)據(jù)挖掘要知道的編程基礎(chǔ)知識(shí)

SQL：數(shù)據(jù)庫(kù)的熟練使用是任何數(shù)據(jù)挖掘人員必不可少的技能。

C++ ：有很多的標(biāo)準(zhǔn)模板庫(kù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)進(jìn)行調(diào)用可以方便編程實(shí)現(xiàn)。

Python：對(duì)字符串處理有比較大的優(yōu)勢(shì)，是解釋型語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，并且有很多開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)的支持，可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

Matlab：擁有強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算，也是解釋型語(yǔ)言，有很多發(fā)展較成熟庫(kù)可以直接調(diào)用，支持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果的可視化表示，但是處理數(shù)據(jù)量有限。

R：近年興起的數(shù)據(jù)分析編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)可視化做的比較好，語(yǔ)法簡(jiǎn)單，學(xué)習(xí)成本很低，很多非程序設(shè)計(jì)人員都可以數(shù)量掌握。

Java：使用范圍最廣的編程語(yǔ)言，有很多社區(qū)進(jìn)行交流，進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)具有靈活高效的特點(diǎn)，不足之處就是實(shí)現(xiàn)功能的代碼量較大(相對(duì)于其他數(shù)據(jù)挖掘編程語(yǔ)言)。

Scala: 一種具有面向?qū)ο箫L(fēng)格、函數(shù)式風(fēng)格、更高層的并發(fā)模型的編程語(yǔ)言。同時(shí)Scala是大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Spark的實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言。

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